{"id":21339,"date":"2026-05-31T16:29:55","date_gmt":"2026-05-31T14:29:55","guid":{"rendered":"https:\/\/thesmartcityjournal.cibeles.net\/sin-categorizar\/un-metodo-basado-en-inteligencia-artificial-reduce-un-90-el-tiempo-para-obtener-resonancias-magneticas\/"},"modified":"2026-05-31T16:32:55","modified_gmt":"2026-05-31T14:32:55","slug":"un-metodo-basado-en-inteligencia-artificial-reduce-un-90-el-tiempo-para-obtener-resonancias-magneticas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.thesmartcityjournal.com\/es\/healthtech\/un-metodo-basado-en-inteligencia-artificial-reduce-un-90-el-tiempo-para-obtener-resonancias-magneticas","title":{"rendered":"Un m\u00e9todo basado en inteligencia artificial reduce un 90% el tiempo para obtener resonancias magn\u00e9ticas"},"content":{"rendered":"

El trabajo del Instituto de Neurociencias (CSIC-UMH) permitir\u00eda reducir de 40 minutos a menos de 10 el tiempo de la prueba diagn\u00f3stica, manteniendo un alto nivel de precisi\u00f3n<\/span><\/i><\/p>\n

Dos investigadores del Instituto de Neurociencias (IN), centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Cient\u00edficas (CSIC) y la Universidad Miguel Hern\u00e1ndez de Elche (UMH), han desarrollado una nueva estrategia basada en inteligencia artificial y simulaciones computacionales que permite obtener informaci\u00f3n detallada del cerebro de forma m\u00e1s r\u00e1pida a partir de resonancias magn\u00e9ticas con menos datos de los habituales. El m\u00e9todo, publicado en la revista\u00a0<\/span>Communications Medicine<\/span><\/i><\/a>, consigue reducir hasta un 90% el tiempo necesario para ciertas resonancias avanzadas manteniendo un alto nivel de precisi\u00f3n, lo que abre la puerta a t\u00e9cnicas de diagn\u00f3stico por imagen (neuroimagen) m\u00e1s eficientes y accesibles en el entorno cl\u00ednico.<\/span><\/p>\n

En la actualidad, para procesar las resonancias cerebrales avanzadas, investigadores y m\u00e9dicos suelen depender de grandes cantidades de im\u00e1genes del paciente, que debe permanecer inm\u00f3vil dentro de un esc\u00e1ner entre 30 y 60 minutos. Solo recientemente han comenzado a aparecer sistemas de inteligencia artificial entrenados con enormes colecciones de resonancias magn\u00e9ticas de pacientes, datos dif\u00edciles de recopilar y que adem\u00e1s plantean preocupaciones sobre la privacidad.<\/span><\/p>\n

Ahora, este estudio propone un cambio de enfoque en el uso de la inteligencia artificial (IA) aplicada a la neuroimagen. En lugar de entrenar los modelos con datos reales de pacientes, el equipo ha utilizado un modelo basado en la f\u00edsica del proceso de difusi\u00f3n en el tejido cerebral para generar simulaciones que imitan de forma realista las resonancias magn\u00e9ticas de pacientes reales. A partir de estos datos, se entrenan redes neuronales \u2014sistemas computacionales inspirados en las neuronas biol\u00f3gicas\u2014 que permiten ajustar par\u00e1metros del modelo para que act\u00faen como biomarcadores del estado del tejido, utilizando un n\u00famero muy reducido de im\u00e1genes de resonancia magn\u00e9tica.<\/span><\/p>\n

\u201cReducir el tiempo de adquisici\u00f3n necesario permite incorporar t\u00e9cnicas de resonancia mucho m\u00e1s avanzadas, lo que se traduce en una mayor cantidad de informaci\u00f3n cl\u00ednica disponible para el personal m\u00e9dico\u201d, explica la investigadora del CSIC\u00a0Silvia De Santis, que lidera el laboratorio Biomarcadores de Imaging Traslacional en el IN.<\/span><\/p>\n

Este enfoque tambi\u00e9n reduce los sesgos asociados a los conjuntos de datos cl\u00ednicos tradicionales. \u201cEl uso de simulaciones nos permite generar tantos datos como necesitemos, sin depender de la disponibilidad de pacientes y evitando problemas de privacidad\u201d, a\u00f1ade el investigador\u00a0Maximilian Eggl, que lidera la l\u00ednea de investigaci\u00f3n Biomarcadores de la estructura y funci\u00f3n cerebral inspirados en IA en el IN.<\/span><\/p>\n

Menos tiempo de esc\u00e1ner, m\u00e1s informaci\u00f3n<\/h2>\n

La metodolog\u00eda se apoya en t\u00e9cnicas avanzadas de resonancia magn\u00e9tica (diffusion-weighted MRI), que permiten estudiar de forma no invasiva el movimiento del agua en el tejido cerebral y, con ello, obtener informaci\u00f3n sobre su microestructura. A partir de estas se\u00f1ales, el sistema de inteligencia artificial desarrollado en el IN reconstruye detalles del tejido cerebral de manera muy eficiente.<\/span><\/p>\n

Uno de los resultados m\u00e1s relevantes del trabajo es la reducci\u00f3n dr\u00e1stica del n\u00famero de mediciones necesarias. \u201cHemos visto que nuestra red, entrenada completamente con simulaciones, es capaz de obtener una precisi\u00f3n muy alta utilizando solo un 10% de los datos\u201d, se\u00f1ala Eggl. \u201cEsto puede tener un impacto directo en la cl\u00ednica, especialmente en hospitales con listas de espera muy largas\u201d, a\u00f1ade el investigador.<\/span><\/p>\n

En la pr\u00e1ctica, este avance podr\u00eda traducirse en una reducci\u00f3n significativa del tiempo de escaneo: \u201cImag\u00ednate pasar de 40 minutos a unos 8 aproximadamente para obtener la misma informaci\u00f3n. Este procedimiento permitir\u00eda aumentar el n\u00famero de pacientes atendidos en el mismo tiempo y hacer el sistema mucho m\u00e1s eficiente\u201d, coinciden ambos investigadores.<\/span><\/p>\n

Diagn\u00f3stico precoz en enfermedades neurodegenerativas<\/h2>\n

El enfoque tambi\u00e9n abre nuevas posibilidades en el estudio de enfermedades neurodegenerativas como el\u00a0alzh\u00e9imer, que presentan una fase precl\u00ednica muy prolongada, de hasta dos d\u00e9cadas, en la que no aparecen s\u00edntomas visibles. \u201cEl diagn\u00f3stico cl\u00ednico de las patolog\u00edas degenerativas sigue bas\u00e1ndose en t\u00e9cnicas desarrolladas hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os, mientras que la incorporaci\u00f3n de avances generados en laboratorio contin\u00faa siendo un gran desaf\u00edo. Este nuevo enfoque permitir\u00eda obtener informaci\u00f3n m\u00e1s detallada y, con ello, mejorar el diagn\u00f3stico de estas enfermedades\u201d, explica De Santis.<\/span><\/p>\n

Adem\u00e1s, el sistema permite reanalizar datos de resonancia magn\u00e9tica adquiridos hace d\u00e9cadas, que hasta ahora hab\u00edan quedado limitados por las tecnolog\u00edas disponibles en su momento. Gracias a la nueva aproximaci\u00f3n basada en simulaciones, estos datos pueden reinterpretarse para extraer nueva informaci\u00f3n relevante sobre enfermedades neurol\u00f3gicas.<\/span><\/p>\n

Este trabajo ha sido posible gracias a la financiaci\u00f3n de la Fundaci\u00f3n \u201cla Caixa\u201d; la Agencia Estatal de Investigaci\u00f3n (AEI) \u2013 Ministerio de Ciencia, Innovaci\u00f3n y Universidades; el Programa Severo Ochoa para Centros de Excelencia; la subvenci\u00f3n de la Generalitat Valenciana para la contrataci\u00f3n de investigadoras e investigadores doctores de excelencia (CIDEGENT 2021); y el Pasqual Maragall Researchers Programme (PMRP) de la Fundaci\u00f3n Pasqual Maragall.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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